ホームページ担当者がいまAIを学ぶ理由。差がつくのはチャットの先、更新の内製化

使っている86.4%と、効果が出ている9%の差

総務省の2026年版の白書では、日本の企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを使っています。調査は2026年1〜2月、日本の515社が対象で、活用方針が「わからない」と答えた企業は除いています。使い道で最も多いのは議事録やメール作成の補助で、約7割。出典は総務省 令和8年版 情報通信白書です。

使い道で最も多いのは文章の補助なので、多くの会社の「使っている」は、まずここから始まっていると考えられます。ここまでなら、もう珍しくありません。

次は別の調査です。PwC Japanの2026年の調査で、売上高500億円以上の大企業に限ると、87%が生成AIを活用・推進しています。一方、活用している回答者のうち、期待を大きく上回る効果が出たと答えたのは9%。米国は38%でした（2026年2月、日本の932人が対象。出典：PwC Japan 生成AIに関する実態調査2026 春）。使っている会社は多いのに、効果を実感できている会社は少ない。この差がどこで生まれるのかが、AIを学ぶ理由につながります。

図の真ん中が、チャットで文章を頼むところまで生成AIを使っている会社。右が、更新や制作のような繰り返す仕事をAIに任せ、人が確認と判断に回っている会社です。当社は、差が出るのは真ん中から右へ進めるかどうかだと考えています。チャットで文章を作れるかどうかではありません。ホームページで言えば、お知らせや実績、ブログの更新が、この繰り返す仕事にあたります。

採用と求人の条件に、AIのスキルが入り始めた

学ぶ理由は、会社の外にもあります。MicrosoftとLinkedInの2024年の調査では、AIのスキルがない人は採用しないと答えた経営層が世界で66%でした（出典：2024 Work Trend Index）。2024年の、世界全体の数字です。日本だけの集計ではありませんが、採用側の基準が動く方向は読み取れます。

賃金にも差が出ています。PwCが求人広告10億件以上を調べた2026年の報告では、AIのスキルを求める求人は、同じ分野の求人より賃金が平均62%高い（27か国の平均で、日本だけの数字ではありません。出典：PwC 2026 Global AI Jobs Barometer）。これは求人票どうしの比較で、今いる人の給料が62%上がるという意味ではありません。それでも、同じ分野の求人の中で、AIのスキルを求める求人に高い条件が付く傾向は見て取れます。

一方で、AIに置き換わりやすい仕事の募集は減っています。海外のフリーランス仲介サイトを調べた研究では、ChatGPTの公開から8か月で、文章作成やプログラミングの募集が手作業中心の仕事と比べて21%減りました。Demirciらが2025年にManagement Science誌で発表した研究で、論文（英語）が公開されています。仕事の中身も入れ替わります。世界経済フォーラムの2025年の報告では、2030年までに仕事に要るスキルの39%が変わる見通しです（出典：Future of Jobs Report 2025）。

サイト担当者に置き換えると、こうなります。お知らせの文章を書くだけの作業は、AIが下書きできる範囲に入りました。AIに下書きを任せ、確かめて公開する流れを回せることは、作業そのものとは別の技能です。同じ更新の仕事でも、自分で打つ側に立つか、AIに頼んで確かめる側に立つかで、任される範囲は変わっていくと思ってます。

作って納めるか、更新まで回せる形で納めるか

サイトを作る会社の側も、同じ変化の中にいます。当社は、AIで速く作るだけでは差が出にくくなると見ています。速く作れる会社が増えるほど、同じ成果物の値段は比べられやすくなるからです。

そこで、もう一つの考え方が要ります。AIで速く作るのではなく、AIを組み込んで納める。Web制作なら、サイトと一緒に、AIで更新できる仕組みまで納品するというイメージです。AIネイティブなホームページ設計は、この考え方を制作の側から形にしたものです。発注する側にとっては、納品物に何が含まれるかを見る基準になります。

図で使う言葉を先に補います。入力欄は、タイトルや本文を別々に入れる画面の欄。AIとの接続は、AIがサイトに下書きを保存できるようにする設定のことです。

左は、これまでの「作って納める」。公開後の更新は制作会社へ依頼し、反映を待ちます。右は「更新できる仕組みごと納める」。入力欄、AIとの接続、頼み方の手順まで含めて渡すので、公開後の更新を担当者が回せます。契約や保守の内容によって、公開後の更新にかかる作業と費用が変わります。

外に頼んでいた更新を、社内で完結させる

発注する側で起きる変化が、内製化です。外に頼んでいた作業を社内で済ませること。サイトなら、お知らせや実績の更新を制作会社に依頼せず、担当者が自分で公開するところまでを指します。

例えば、お知らせを1件出す場面。制作会社へメールで原稿を送り、見積もりや反映を待つと、公開まで数日かかることがあります。更新できる仕組みがあれば、担当者がチャットで「このメモをお知らせにして」と頼み、AIが下書きを作ってサイトに保存し、担当者が確かめて公開する。待つのは、自分が確認する時間だけです。頼み方の実例はAIでホームページを更新する方法にあります。

当社サイトのニュース入力画面です。タイトル、一覧に出る画像、本文が別々の欄に分かれています。欄が分かれていると、AIに渡す情報も、人が確かめる場所も決まります。

ただ、仕組みを入れただけでは内製化になりません。社内に、AIに頼める人と、下書きを確かめる人がいて、初めて回る形です。「社内にAIを使える人がいるから内製化できた」という順番なので、担当者がAIを学ぶことは、外注に出している作業を減らせる条件の一つになります。外注費にどれだけの作業が含まれているかはホームページの管理費の内訳で、今のサイトを自分たちで更新できるかはホームページを自分で更新する方法で確かめられます。内製化した後も、デザインの変更や新しい機能の追加は制作会社の仕事です。

早く終わった分の時間を、どこに回すか

更新が速く終わるようになると、次の問いが出てきます。空いた時間で何をするか。早く終わったあとの時間を何に使うかが、担当者の仕事の幅を決めると、当社は考えています。

サイト担当者なら、問い合わせの内容を見て直すページを決める、実績の記事を増やす、公開後のアクセスを見て次の更新を決める、といった判断の仕事があります。更新の作業に追われていると、後回しになっていた部分です。

もう一つは、別の技能を足すこと。自分の専門分野はAIで時間を浮かせ、浮いた時間で写真や文章、数字の見方など、もう一つの技能を学ぶ。専門分野と新しい技能の組み合わせは、AIにも他の人にも置き換えにくい形だと思ってます。学ぶときもAIに質問できるので、独学は以前より始めやすくなっています。

最初に手を付けるなら、サイトの更新

AIを学ぶと決めたとき、何から手を付けるか。サイトの更新は、最初の題材に向いています。頻度が高く、1件が短く、形が決まっているので、練習になります。さらに、人が確認してから公開するので、AIの下書きに間違いがあっても公開前に止められます。

学ぶ順番は、チャットAIに慣れる、道具を知る、ほかのアプリとつなぐ、エージェントに任せる、環境を整える、仕組みに変える、働き方を変える、の7つに分けられます。エージェントとは、チャットで答えをもらうだけでなく、お知らせの下書きをサイトに保存するところまで、AIが自分で作業を進める使い方のことです。チャットに慣れている人なら、4つ目の「エージェントに任せる」から始めても構いません。その順番と、各項目でのサイト更新の例を、AI活用レベルを上げる7つの項目にまとめました。

任せる範囲を決めるときは、AIにできる仕事と、任せると得になる仕事が同じではない点に気をつけます。お知らせや実績の下書きと登録は任せ、公開してよいか、日付や金額、写真の判断は人が持つ。この線引きはAIに任せる仕事と、任せない仕事の見分け方で扱っています。

どの段階でも土台になるのは、仕事を言葉にして頼むことです。「来週の休業のお知らせを出したい。対象は来店のお客様で、電話は通じる」。この一文が書ければ、更新の仕組みが整ったサイトでは、そのまま下書きの依頼になります。